Servidores de IA: créditos duran cinco años, equipos 2.5

Los préstamos a empresas tecnológicas en Estados Unidos tienen un vencimiento promedio cercano a cinco años, mientras que parte del hardware utilizado para inteligencia artificial (IA) puede enfrentar ciclos de sustitución considerablemente más cortos. Un modelo de Basel Action Network utiliza un periodo de 2.5 años para calcular la renovación de racks de servidores con aceleradores destinados a cargas de IA.

La diferencia entre ambos ciclos plantea una particularidad para el financiamiento de la infraestructura tecnológica: mientras las empresas pagan créditos durante varios años, algunos de los equipos que respaldan la operación pueden requerir reemplazo antes de que termine el plazo del préstamo.

El crédito privado a tecnológicas supera el billón de dólares

El Banco de Pagos Internacionales (BIS) analizó casi 14,000 operaciones de crédito directo realizadas entre 2010 y 2025. Durante ese periodo, el saldo otorgado a compañías tecnológicas pasó de aproximadamente 22,000 millones de dólares a más de 1 billón de dólares.

La participación de las empresas tecnológicas dentro del crédito directo estudiado también aumentó, al pasar de 22% a 44%. Para finales de 2025, alrededor de 55% de los fondos analizados mantenía al menos un préstamo vigente con una compañía del sector.

El crédito privado analizado por el BIS corresponde a financiamiento proporcionado por fondos especializados fuera de la banca tradicional. Las operaciones se negocian directamente y pueden adaptarse a empresas cuyo valor depende de factores como los ingresos recurrentes o la propiedad intelectual.

El crecimiento también alcanzó a las compañías de software como servicio y, más recientemente, a negocios relacionados con la inteligencia artificial. El segmento que concentraba cerca de dos terceras partes del crédito tecnológico en 2010 representaba menos de un tercio en 2025.

De acuerdo con el BIS, el incremento de la demanda de financiamiento por parte de las empresas tecnológicas contribuyó de manera importante al crecimiento del crédito privado después de la pandemia.

Las empresas tecnológicas enfrentan mayores niveles de deuda

Entre 2020 y 2025, 46% de los prestatarios tecnológicos incluidos en el análisis registraba un EBITDA negativo. Antes de 2020, la proporción era de 23%.

Entre las compañías que sí eran rentables, la relación entre deuda y EBITDA se triplicó. Los préstamos destinados a empresas tecnológicas tenían un tamaño promedio de 103 millones de dólares y un vencimiento cercano a cinco años.

Este comportamiento coincide con el desplazamiento del financiamiento hacia sectores tecnológicos de mayor crecimiento, incluidos los relacionados con la inteligencia artificial.

Los servidores de inteligencia artificial pueden renovarse antes de terminar los créditos

El plazo de los préstamos contrasta con la velocidad de sustitución de una parte de los equipos utilizados en los centros de datos para IA. En septiembre, Basel Action Network publicó un modelo sobre los residuos electrónicos que puede generar esta infraestructura y utilizó 2.5 años como periodo de reemplazo para los racks con aceleradores dedicados a cargas de inteligencia artificial.

El supuesto se relaciona con la velocidad de lanzamiento de nuevas generaciones de procesadores y con la pérdida de competitividad de los equipos anteriores para las tareas que requieren mayor capacidad de cómputo.

Sin embargo, el periodo de 2.5 años no constituye una vida útil universal para los servidores de IA. El documento de Basel Action Network es un white paper elaborado por una organización ambiental y utiliza ese periodo como supuesto para calcular los flujos de equipos retirados.

Otro cálculo ofrece un horizonte distinto. Un estudio de Alex de Vries-Gao, publicado este año en la revista académica Resources, Conservation and Recycling, considera una vida de entre cuatro y seis años para servidores de IA y estima que en 2030 podrían generarse entre 131,000 y 224,800 toneladas de residuos procedentes de estos equipos.

La mayor parte del peso de un centro de datos está fuera de los procesadores

El análisis de Basel Action Network considera que el impacto físico de la infraestructura va más allá de los servidores. Para una instalación de referencia de 100 megawatts, estima alrededor de 7,000 toneladas de equipo.

Los componentes de cómputo instalados en los racks representan unas 910 toneladas, cerca de 13% del total. En contraste, los sistemas de energía y enfriamiento concentran alrededor de 4,830 toneladas.

La arquitectura de los centros de datos también cambia conforme aumenta la densidad de cómputo. Según el documento, un rack convencional opera alrededor de 3 a 5 kilowatts, mientras que las instalaciones destinadas a IA pueden alcanzar entre 40 y 140 kilowatts.

Una mayor concentración de potencia modifica las necesidades de infraestructura eléctrica y favorece el uso de refrigeración líquida en configuraciones de alta densidad. Por ello, parte del equipamiento de una instalación tradicional puede dejar de cumplir las especificaciones necesarias antes de agotar su vida técnica.

El hardware de IA puede tener una segunda etapa de uso

Un rack completo Nvidia GB200 NVL72 pesa alrededor de 1.36 toneladas, de acuerdo con los datos recopilados por Basel Action Network.

En instalaciones construidas a gran escala, la sustitución de una generación de aceleradores puede implicar cientos o miles de equipos que todavía conservan capacidad de procesamiento para otras tareas. Entre las posibilidades se encuentra su reutilización en cargas menos exigentes, aunque el propio documento señala que esta opción será objeto de una investigación posterior.

México prepara una expansión de su capacidad de centros de datos

La relación entre inversión, financiamiento y renovación de equipos también adquiere relevancia en México, donde la capacidad instalada de centros de datos llegó a 279 megawatts y la industria prevé alcanzar 1.5 gigawatts hacia 2030, de acuerdo con cifras de la Asociación Mexicana de Data Centers (MEXDC) publicadas por El Economista en abril.

En Querétaro, los proyectos más recientes requieren nuevas subestaciones de alta tensión. Los tiempos de conexión pueden añadir cerca de tres años al desarrollo de una instalación.

Así, el periodo necesario para construir y financiar un centro de datos puede ser superior al tiempo durante el cual determinados componentes de hardware permanecen en la primera línea tecnológica de la IA.

El modelo de Basel Action Network establece un ciclo de 2.5 años para los racks con aceleradores dentro de sus estimaciones. Esto significa que, durante la vida de un centro de datos, el hardware puede atravesar varias generaciones y renovaciones, incluso mientras continúa vigente el financiamiento contratado para la infraestructura.